Earticle

본 연구에서는 e-마켓플레이스 로그 데이터 분석과 지능형 검색 방법을 활용하여 특정 기업을 위한 최적의 타겟 시장을 추천하는 시스템을 제안한다. 특정 시장에 속한 e-마켓플레이스 사용자의 관 심과 트렌드 분석을 위해 구글 애널리틱스를 활용한 로그 분석이 가능하다. 또한 본 연구에서는 특정 기업의 제품을 위한 최적 수출 시장 검색을 위해 개념 계층 구조에 기반한 지능형 검색 방법론을 활 용한다. 본 연구에서 제안한 방법론을 활용하면 기업은 개념 계층 구조 상의 지식 표현 방법을 이용 하여 자사 제품을 위한 최적의 시장 정보를 제공받을 수 있다.

This study aims to develop a new system that recommends the best market for a company using e-marketplace log data analysis and intelligent search methods, including both business- to-business transactions(B2B) and business-to-consumer transactions(B2C). To analyze the interests and trends of e-marketplace users, we can use available online services such as Google Analytics to analyze transactions by performing log analysis. Also this paper takes advantage of an intelligent search methods based on the concept hierarchy in order to increase the satisfaction level of its potential market search for certain goods which a company wants to export. The intelligent search methods for an optimal market recommendations proposed in this paper utilizes a knowledge representation methodology in the concept hierarchy.

포털 사이트의 핵심 서비스인 검색서비스는 입력되는 검색어 중에서 짧은 순간에 급상승하는 검색어를 대상으로 순간 검색빈도가 높은 것을 기준으로 순위별로 제시하는 것이므로 일정기간 동안 관심도가 높은 검색어를 곧바로 알려주기 는 힘들다. 따라서 이를 극복하고 검색어 변화에 대한 향상된 분석결과가 나오게 하여 보다 지능적인 정보검색 서비스를 제공하기 위한 노력이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 실시간검색어의 관심도와 지속도, 그리고 주목도를 측정할 수 있는 기준을 제시한다. 그리고 그 기준에 맞추어 일정기간 동안 시간, 일간, 주간, 월간 실시간검색어에 대한 변화의 측정과 집계를 하고 이를 통해 관심도가 높은 이슈, 관심이 길게 지속된 이슈, 변화가능성이 커서 앞으로 주목해야 할 이슈를 평가 한다.

The search service, which is a core service of the portal site, presents search queries that are rapidly increasing among the inputted search queries based on the highest instantaneous search frequency, so it is difficult to immediately notify a search query having a high degree of interest for a certain period. Therefore, it is necessary to overcome the above problems and to provide more intelligent information retrieval service by bringing improved analysis results on the change of the search queries. In this paper, we present the criteria for measuring the interest, continuity, and attention of real-time search queries. In addition, according to the criteria, we measure and summarize changes in real-time search queries in hours, days, weeks, and months over a period of time to assess the issues that are of high interest, long-lasting issues of interest, and issues that need attention in the future.

인공지능 기술이 최근에 알파고의 영향으로 많은 부분에서 개발되고 활용이 되고 있다. 이에 일반 상업용 드론은 대중화가 이미 고해상도 카메라의 장착으로 고화질의 영상을 촬영하고 분석이 이루어지고 있는 시점에서, 특수 목적용 드론의 필요성이 대두되고 있다. 특히 등산로를 통화여 등산객의 실종이 이루어질시 많은 경찰 인력이 동원되어서 실종자 수색을 하고 있지만 효율성에서 많은 시간과 비용이 발생하고 있는 상황이다. 이에 경찰청에서 최근 들어 드론을 활용한 실종자 수색을 진행하고 그 부분의 활성화를 위하여 경창 드론의 도입을 검토하고 있는 실정이다. 경찰드론은 경찰의 임무 특성상 장비의 인증과 실증을 통해서 업무에 투입되어야 하는데 그 부분에서 경찰드론의 임무장비에 맞는 기능을 분류하고 추가로 하드웨어와 소프트웨어의 추가 개발이 되어야 하는데 그중에 핵심 기술 중에 딥러닝기술을 통한 등산로의 영상을 학습하여 자율주행과 실종자 영상 수색을 위한 부분이 추가 되어야 한다. 이에 이 연구 논문에서 경찰드론의 임무장비 연구내용을 발표하고 딥러닝기술을 활용한 등산로 학습 알고리즘과 실종자 수색을 위한 추가 기능을 발표 하고자 한다.

SmartTV의 등장과 함께 점차 대두되는 N-Screen 시대와 맞물려 개인단말도 TV와 함께 또 다른 스크린으로써의 다양한 역할을 요구받고 있다. KT에서는 IPTV인 OllehTV 의 다양한 부가서비스를 개인단말에도 제공하여 사용자의 경험이 여러 스크린으로 확대될 수 있도록 하고 있다. 특히, 생활속에서 쉽게 접할 수 있는 많은 콘텐츠 중에서 필요 한 콘텐츠를 쉽고 빠르게 찾을 수 있도록 해주는 OllehTV 추천/검색 서비스를 개인단말에도 제공함으로써 N-screen의 요구를 수용하고 있다. 본고에서는 개인단말에 구현된 OllehTV 콘텐츠 지능형 추천/검색 서비스 어플리 케이션을 소개한다. 지능형 추천서비스 및 옴니버스 VOD 재생 서비스를 아이폰과 아이패드에 구현하였고 카테고리 검색서비스를 아이폰에 구현하였다. 이러한 지능형 추천/검색 서비스를 통하여 콘텐츠를 쉽고 편리하게 찾아서 즐길 수 있으며 옴니버스 프로그램 시청시에는 특정 코너만을 빠르게 찾아서 볼 수 있다. 개인단말에서 IPTV와 연계한 다 양한 서비스를 구현해 봄으로써 개인단말의 다양한 역할과 가능성 및 신규 서비스 창출의 가능성을 살펴보았다.

With the advent of smart TV a personal device such as a smart phone is required to provide content seamlessly with the aim of N-Screen. KT provides various value-added services of OllehTV, IPTV platform, services to personal devices to extent personal experience through multiple screens. Specifically the requirement of N-Screen is accommodated by implementing recommendation and search services of OllehTV for necessary contents on personal devices. In this paper the application for intelligent recommendation and search services of OllehTV is introduced into a personal device. The intelligent recommendation and omnibus VOD services are implemented on iPad and iPhone and the category search service is implemented on iPhone. The necessary contents can be searched and accessed easily through these intelligent recommendation and search services. Especially the omnibus VOD services can provide a requested program fast. The possibility of personal device for various roles and creativity of new services is verified with regards to various IPTV services.

국가 직무능력 표준(NCS)은 국가가 산업군의 직무에 필요한 지식과 기술, 태도 등을 체계적으로 분류하여 국가 인재 양성을 효율적으로 진행하도록 하는 표준이다. 온톨로지는 인간의 개념 속에 있는 추상적인 정보들을 컴퓨팅이 가능하게 정형적으로 표현하게 해주는 기법으로 현재 단순 DB에 저장되어 있는 NCS 체계도 온톨로지화 하여 지식관리를 정형화할 필요성이 있다. 본 연구는 NCS와 온톨로지 융합연구로, 방대한 NCS 직무중 “응용SW엔지니어링”직무에 대한 NCS 온톨롤지를 설계 및 구현하여 해당 직무의 지능형 지식관리 및 추론검색을 가능하게 하였다. 또 해당 직무의 능력단위요소들의 학습 콘텐츠 구조의 정형화 명세서로 일관성을 유지할 수 있도록 해 주며, 전체 NCS 직무 온톨로지로 확장 구현할 수 있는 토대를 제공하였다.

The National Competency Standards (NCS) is a standard that allows korea to efficiently organize the training of national talents by systematically classifying the knowledge, skills, and attitudes necessary for the job of industry groups. Ontology is a discipline that allows the abstract information in the human concept to be expressed in a form that enables computing to be done. There is a need to formalize the knowledge management by converting the NCS system currently stored in the simple DB into an ontology. This study design and implement NCS ontology for the task of "Application SW Engineering" among vast NCS jobs, enabling intelligent knowledge management and inference search of the job. In addition, it provides consistency with the formalization specification of the learning contents structure of the competency unit elements of the job, and provides the basis for extension to the whole NCS job ontology.

본 연구에서는 객체지향 데이터베이스 모델링과 추론적 기법을 사용하여 체육 우수선수 조기 발굴을 위한 객체 지향 데이터베이스 시스템의 지능적 질의 처리 기법에 대하여 논의한다. 먼저 우수선수 조기 발굴 데이터베이스 시스템 을 객체지향 기법을 사용하여 분석 대상을 계층 구조적으로 분류한다. 이런 분류 후 질의의 내포적 답을 구하기 위하여 규칙 생성, 선 분석, 분석의 세 단계로 구성된 알고리즘을 제안한다. 우수선수를 조기에 발굴하기 위한 알고리즘은 우수 선수 발굴과 육성에 활용할 수 있으며 운동종목, 학년, 성별 등 우수선수 선발 목적에 따라 기준 점수를 다르게 적용할 수 있을 뿐 아니라 다른 체육 영역으로 확대 적용할 수 있다. 더 나아가 경기력 진단 및 훈련에도 이용될 수 있다. 기존 종목별 우수선수 중에서 국가대표선수를 선발 할 때도 지능적 질의 처리 알고리즘을 사용하면 빠르고 객관적으로 선수 들을 선발 할 수 있다. 본 연구는 융합 연구가 아니면 할 수 없는 영역으로 융합 연구의 필요성이 절실한 스포츠영역의 발전에도 크게 기여할 것이다.

In this paper, we present an intelligent query processing in object-oriented databases systems for early search of gifted athletics using object-oriented databases modeling and deductive approach. We first classify the analysis target as hierarchical databases systems for early search of gifted athletics using object-oriented techniques. After such a classification, we present an algorithm to obtain implicit answers which consists of three phases: rule representation and reformation, pre-resolution, and resolution. The algorithm for early search of gifted athletes can be utilized for cultivating outstanding athletes, can be modified depending on the selection criteria of athletes, grades, and gender, and can be applied to other sports areas. Furthermore, it can be used for athletic diagnoses and training. Even for selection of national athletes among the outstanding athletes, the intelligent question processing algorithm can be used for fast and objective process. It can also be applied for evaluation of athletic performance and training. This research will make an important contribution to the development of interdisciplinary research on various areas of sports, where integrated research is essential.

Current research in distributed systems focuses on object group models which are designed for scalable systems and provide accessible objects to the entire group. However, dynamic grouping using knowledge extraction from group of objects is not considered which provides accurate search for appropriate objects. In this paper, an integration of intelligent models in distributed object groups is presented in intelligent distributed framework. This paper proposes a locator service for the framework which implements the intelligent search mechanism based on neuro-fuzzy system. To have an accurate search of objects, the fuzzy system of the locator service is trained using the neuron-fuzzy algorithm. The proposed method is compared to other methods in accuracy of classification and result shows that it outperformed other algorithm based on processing time and accuracy.

최근 범죄예방과 안전문제 등으로 CCTV와 같은 영상장비가 다양하게 활용되고 있다. 영상기기들은 대부분 24시 간 작동되기 때문에 경비 인력을 절감할 수 있지만, 녹화된 영상에서 특정 인물과 같은 객체를 검색하는 업무는 여전히 수동으로 이루어지고 있어, 실시간 검색이 요구되는 상황에서는 정확하고 빠른 대처가 미흡하다. 본 논문에서는 최신 딥러닝 기술과 OpenCV 라이브러리를 이용하여 사용자의 의해 입력된 의상정보를 바탕으로 특정인물을 영상에서 빠르 게 검색하고, 그 결과를 실시간으로 전송하는 기술을 제안한다. 개발된 시스템은 YOLO 라이브러리를 이용하여 실시간 으로 인물객체를 탐지한 후, 딥러닝 기술을 이용하여 인간의 의상을 상/하의로 구분하고 OpenCV 라이브러리를 통해 색을 검출하여 특정 인물객체를 자동으로 인식하도록 구현하였다. 본 논문에서 개발한 시스템은 특정 의상을 갖춘 인물 객체를 정확하고 빠르게 인식할 뿐만 아니라 기타 객체 인식에도 활용할 수 있는 확장성을 갖추고 있어 다양한 용도의 영상감시시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Recently, video-taping equipment such as CCTV have been seeing more use for crime prevention and general safety concerns. Since these video-taping equipment operates all throughout the day, the need for security personnel is lessened, and naturally costs incurred from managing such manpower should also decrease. However, technology currently used predominantly lacks self-sufficiency when given the task of searching for a specific object in the recorded video such as a person, and has to be done manually; current security-based video equipment is insufficient in an environment where real-time information retrieval is required. In this paper, we propose a technology that uses the latest deep-learning technology and OpenCV library to quickly search for a specific person in a video; the search is based on the clothing information that is inputted by the user and transmits the result in real time. We implemented our system to automatically recognize specific human objects in real time by using the YOLO library, whilst deep learning technology is used to classify human clothes into top/bottom clothes. Colors are also detected through the OpenCV library which are then all combined to identify the requested object. The system presented in this paper not only accurately and quickly recognizes a person object with a specific clothing, but also has a potential extensibility that can be used for other types of object recognition in a video surveillance system for various purposes.

In managing organizational tacit knowledge, recent researches have shown that it is more applicable in many ways to provide expert search mechanisms in KMS to pinpoint experts in the organizations with searched expertise. In this paper, we propose an intelligent expert search framework to provide search capabilities for experts in similar or related fields according to the user's information needs. In enabling intelligent expert searches, Fuzzy Abstraction Hierarchy (FAH) framework has been adopted, through which finding experts with similar or related expertise is possible according to the subject field hierarchy defined in the system. To improve FAH, a text categorization approach called Vector Space Model is utilized. To test applicability and practicality of the proposed framework, the prototype system, "Knowledge Portal for Researchers in Science and Technology" sponsored by the Ministry of Science and Technology (MOST) of Korea, was developed.

In managing organizational tacit knowledge, recent researches have shown that it is more applicable in many ways to provide expert search mechanisms in KMS to pinpoint experts in the organizations with searched expertise. In this paper, we propose an intelligent expert search framework to provide search capabilities for experts in similar or related fields according to the user′s information needs. In enabling intelligent expert searches, Fuzzy Abstraction Hierarchy (FAH) framework has been adopted, through which finding experts with similar or related expertise is possible according to the subject field hierarchy defined in the system. To improve FAH, a text categorization approach called Vector Space Model is utilized. To test applicability and practicality of the proposed framework, the prototype system, "Knowledge Portal for Researchers in Science and Technology" sponsored by the Ministry of Science and Technology (MOST) of Korea, was developed.

In this paper, we propose a meta-search engine which provides distributed product information through a unified access to multiple e-commerce. The meta-search engine proposed in this paper performs the following functions: (I) The user is able to create a category-based user query, (2) by using the WordNet, the query is semantical refined fined for increasing search accuracy, and (3) the meta-search engine recommends an e-commerce site which has the closest product information to the user's search intention, by matching the user query with the product catalogs in the e-commerce sites linked to the meta-search engine. An experiment shows that the performance of our model is better than that of general keyword-based search.

In recent years, with the rapid development and application of technologies such as the Internet and artificial intelligence in the field of transportation, smart cars have become increasingly popular. This study aims to explore how different interface layouts affect drivers' visual search performance, thereby influencing information retrieval efficiency and driving safety. The research goal is to determine the optimal dashboard interface layout to improve drivers' visual search efficiency and reduce cognitive load. To achieve this, the study constructed an experimental testing platform using E-prime and stimulus presentation design tools and conducted a series of experiments to validate the impact of different interface layouts on drivers' visual search performance. The research findings indicate that both bottom-up and top-down factors significantly influence users' observation efficiency of dashboard displays, with the efficiency of dashboard menu positions ranking as top > middle > left/right. Based on the experimental results, the dashboard interface layout design should involve arrangements on both the left and right sides, with the main menu positioned in the center alongside vehicle speed and engine speed indicators. This design not only significantly reduces drivers' visual search time but also lowers cognitive load, thereby enhancing the accuracy and speed of information processing. In conclusion, this study provides new theoretical foundations and practical guidance for the design of intelligent car dashboard interfaces, further solidifying the groundwork for the development of future intelligent driving technologies.

The dynamic nature of the World Wide Web challenges Search engines to find relevant and recent pages. Obtaining important pages rapidly can be very useful when a crawler cannot visit the entire Web in a reasonable amount of time. In this paper we study way spiders that should visit the URLs in order to obtain more “important” pages first. We define and apply several metrics, ranking formula for improving crawling results. The comparison between our result and Breadth-first Search (BFS) method shows the efficiency of our experiment system.

With the emergence of environment-friendly paradigms, many countries around the world have enacted various laws to take care of environmental pollution-related problems. The goal of these environmental laws and regulations was to properly respond to rapid environmental pollution. Because of the simultaneous enactment of these laws on diverse pollution sources, however, a variety of problems, including an unclear correlation among these laws, have occurred. As a result, workers have found it hard to collect and use the related laws and regulations. Therefore, this study proposes a metadata-based information retrieval method for the efficient search of environment-friendly laws and regulations. The laws and regulations were structured using metadata from users, business stage, topic and department. These were obtained through semantic analysis on environment-friendly laws and regulations, and then an intelligent retrieval approach was utilized. To verify the retrieval plan, a test case was conducted, and improvement in retrieval accuracy against the conventional system was confirmed. It appears that the proposed plan will improve productivity in the construction industry by improving accuracy in retrieving environment-friendly laws and regulations.

오늘날 B2B 전자상거래의 폭발적인 성장과 더불어 SCM상에서 e-Procurement의 중요성이 부각되고 있다. 그 중에서 다수의 구매자와 공급자가 참여하여 다양한 형태의 상거래를 수행하는 3자 관리 모델은 점차 시장이 확대되어 e-Procurement의 핵심요소로 여겨지고 있다. 하지만 현재의 e-Procurement의 3자 관리 모델은 방대한 제품 정보 중에서 구매자가 원하는 제품을 정확히 검색할 수 있는 기능이 미비하고 구매 물량에 따른 할인 가격과 공급자의 배송 정책을 고려한 납기일을 실시간으로 구매자에게 제공해 줄 수 있는 기능이 미흡한 실정이다. 또한 구매 프로세스의 주요 기능인 공급자의 선택에 있어 공급자에 대한 신뢰성이 결여되어 구매자의 비즈니스 요구사항을 채워주지 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 e-Procurement의 3자 관리 모델의 문제점을 해결하고 발전시키기 위해 (1)구매자의 제품 검색 시 시맨틱 웹을 이용한 카테고리 기반 검색 기법과 (2)비즈니스 룰과 웹서비스 기반으로 공급자의 가격 정책, 배송 정책에 따른 납기일을 고려한 검색, (3)구매자와 공급자의 단일 거래에 대한 서비스 품질을 측정하여 구매자에게 공급자의 신뢰성을 보장하는 제품 추천 e-Procurement 시스템을 제안한다.

We developed Intelligent Product Search Agent based on SWRL, and this agent can search product information with knowledge(facts and rules) on the web, implement price comparison for searched products considering delivery rates. Existing keyword based product search engines is poor at searching intent products though a user has already prefect knowledge about intent produces. Furthermore if a user has insufficient knowledge, it is impossible to implement search. Also, existing price comparison shopping mall gives users comparison service considering total price(product prices, taxes, delivery rates), this service is valid to single product and has limitations of system expansion and up-dating because of not rule base but programming base. If there is appropriate knowledge on the Semantic web and this makes product information retrieval possible, above problems can be solved clearly. In this research, we developed Intelligent Product Search Agent based on SWRL that can search product information efficiently by making agent to handle facts and rules by itself.

최근 인터넷이 보편화되면서 검색에 대한 관심도가 높아지고 있다. 특히 사용자는 정확한 키워드의 입력 없이도 자신이 원하는 검색을 하고 싶어 한다. 그러한 욕구를 충족시키기 위해서 네이트의 '시맨틱', MSN의 'Bing' 등이 새로 제작되어 지고 있으며 네이버, google 등 대형 포털 사이트들도 검색분야에 투자를 아끼지 않고 있다. 본 논문은 사용자중심의 검색을 구현하기 위해서 패턴을 분석하여 연관규칙을 사용하여 검색시간을 단축함을 물론 검색결과의 정확성을 높였다. 구현을 위해서 네이버 사이트의 블로그로 검색의 범위를 한정 하여 데이터를 분석, 관리 및 시각화 하는 사이트를 개발하였다. 또한 검색을 위한 크롤러, 루씬 등을 실질적으로 직접 개발 활용 하였다. 시제품의 시험결과 정답사이트 도출 정확도는 google에 비해 20%, 재현율은 7.2%의 향상성을 보였다.

최근 인터넷이 보편화되면서 검색에 대한 관심도가 높아지고 있다. 특히 사용자는 정확한 키워드의 입력 없이도 자신이 원하는 검색을 하고 싶어 한다. 그러한 욕구를 충족시키기 위해서 네이트의 '시맨틱', MSN의 'Bing' 등이 새로 제작되어 지고 있으며 네이버, google 등 대형 포털 사이트들도 검색분야에 투자를 아끼지 않고 있다. 본 논문은 사용자중심의 검색을 구현하기 위해서 패턴을 분석하여 연관규칙을 사용하여 검색시간을 단축함을 물론 검색결과의 정확성을 높였다. 구현을 위해서 네이버 사이트의 블로그로 검색의 범위를 한정 하여 데이터를 분석, 관리 및 시각화 하는 사이트를 개발하였다. 또한 검색을 위한 크롤러, 루씬 등을 실질적으로 직접 개발 활용 하였다. 시제품의 시험결과 정답사이트 도출 정확도는 google에 비해 20%, 재현율은 7.2%의 향상성을 보였다.